El uso de tecnologías de inteligencia artificial, como el Chatbot GPT, se ha vuelto cada vez más común en diferentes industrias y campos profesionales.
GPT (Generative Pre-trained Transformer) es un modelo de lenguaje desarrollado por OpenAI que ha demostrado un desempeño impresionante en la generación de texto coherente y relevante.
Estos avances en IA pueden ser fundamentales para revolucionar la forma en que interactuamos con las máquinas y cómo trabajamos en el futuro.
La Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), consciente de la importancia de la inteligencia artificial en el mundo actual, ofrece un programa de especialización gratuito en Inteligencia Artificial a través de la plataforma Coursera.
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Este programa está diseñado para proporcionar a los estudiantes una visión completa y habilidades básicas en la construcción de sistemas inteligentes, así como discutir las implicaciones filosóficas, éticas y sociales de los desarrollos tecnológicos en la IA.
El programa de especialización en Inteligencia Artificial de la UNAM consta de ocho cursos y un proyecto culminante. Los alumnos que finalicen el programa estarán mejor preparados para enfrentar la alta demanda laboral en empresas y organizaciones de todo tipo, donde la inteligencia artificial se aplica en diversas áreas.
Cabe destacar que el programa de especialización es completamente en línea, en español, y con horarios flexibles, lo que permite a los estudiantes adaptar su aprendizaje a sus necesidades y disponibilidad de tiempo. El programa dura hasta ocho meses, pero se puede completar en un período más corto si se desea.
Contenido del programa
1. Sesenta años de inteligencia artificial
En este curso, van a cubrir el pasado, presente y futuro de la inteligencia artificial. También mencionarán los conceptos más importantes que serán útiles en el resto del programa especializado. Se discutirán las implicaciones sociales, éticas y filosóficas de los desarrollos en inteligencia artificial.
2. Razonamiento artificial
El razonamiento formal juega un papel importante en la inteligencia artificial. Hay dos maneras principales de formalizar razonamiento: una que enfatiza la deducción (lógica), y otra que enfatiza la incertidumbre (teoría de la probabilidad).
En este curso van a cubrir una introducción tanto a la lógica (se van a cubrir tres lógicas) como a la teoría de la probabilidad (se van a cubrir tres modelos gráficos probabilísticos).
Algunas tareas requieren programación básica en Python: El alumno deberá completar código al que se le ha eliminado una parte.
3. Resolución de problemas por búsqueda
El curso trata de resolución automática de problemas por medio de algoritmos de búsqueda. Aprenderás a abstraer un problema como un grafo de estados-acciones y a dimensionar su complejidad por medio de la identificación de parámetros.
Además, te mostrará cómo analizar el consumo de recursos computacionales de los algoritmos para seleccionar o adaptar el más apropiado al problema. Nos interesa que puedas aplicar los algoritmos a problemas concretos.
Te acompañarán en la implementación de los algoritmos en el lenguaje de programación Python y te mostraremos algunos ejemplos de su aplicación a ciertos problemas modelo. Al final podrás probar tus algoritmos en un espacio de búsqueda interesante: el resolver el cubo de Rubik.
4. Cómputo evolutivo
La computación evolutiva (EC) utiliza la teoría de la evolución natural y la genética para adaptar estructuras computacionales, abordando problemas complejos en diversas áreas. La EC opera con algoritmos evolutivos (AE) que imitan parcialmente procesos de evolución natural, manteniendo una población de estructuras en constante evolución.
Los algoritmos evolutivos no son los únicos métodos de optimización basados en sistemas biológicos. Existen algoritmos bioinspirados que emulan procesos y sistemas biológicos como la evolución, la selección natural y el comportamiento social de animales, incluyendo colonias de hormigas, algoritmos culturales y optimización por cúmulos de partículas.
5. Comportamiento adaptativo
En este curso veremos diversos conceptos que se han aplicado en la inteligencia artificial con orígenes en la biología y en la cibernética. Construyendo sobre ejemplos de sistemas vivos, revisaremos diversos algoritmos que permiten a los sistemas adaptarse y de esta manera enfrentar a la complejidad y cambios de su entorno.
También cubrirán temas relacionados con la robustez, la cual complementa a la adaptación. Finalmente, veremos algunas aplicaciones de este tipo de inteligencia artificial. En el proyecto final, se desarrollará un sistema artificial que exhiba comportamiento adaptativo.
6. Creatividad computacional
¿Qué es la creatividad? ¿Pueden ser creativas las computadoras? ¿Cómo, cuándo y con qué objetivo surgió esta nueva área de investigación? ¿Hasta dónde hemos llegado en la creación de sistemas “creativos” y qué teorías, metodologías y técnicas podemos usar para programar y evaluar este tipo de sistemas en generación de narrativas, música, descubrimiento científico, artes visuales, etcétera?
Se analizarán éstas y otras preguntas, y discutirán sobre sus implicaciones a lo largo del curso. Asimismo, conforme avances en las lecciones, irás construyendo poco a poco tu propio agente artificial creativo. Es indispensable que cuentes con conocimientos básicos en programación (Python) y algoritmos genéticos.
7. Creatividad encarnada
Las ciencias cognitivas estudian el conocimiento, por lo que abarca a una diversidad de disciplinas, tales como la psicología, neurofisiología, lingüística, filosofía y también la inteligencia artificial.
Por una parte, las ciencias cognitivas pueden ayudarnos a construir sistemas que exhiban una inteligencia más sofisticada. Por otra, los avances y experimentos en inteligencia artificial pueden ser útiles al resto de las ciencias cognitivas.
En este curso cubrirá brevemente la historia y conceptos más relevantes de ciencias cognitivas, relacionándolos con temas revisados en el Programa Especializado. El objetivo es que puedas desarrollar un discurso para expresar tu opinión sobre la cognición en humanos, animales, otros seres vivos y máquinas.
8. Inteligencia Artificial: proyecto final
En el proyecto culminante del programa especializado Introducción a la Inteligencia Artificial, los estudiantes aplicarán conceptos adquiridos durante el programa en un problema de su elección.
El proyecto involucrará el desarrollo de un programa de software y la escritura de un ensayo. Se extenderá por lo menos uno de los temas cubiertos en el programa especializado, realizando una implementación, comparándolo con otras técnicas y reportando los resultados en un ensayo. La evaluación será por pares.
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¿Cómo me inscribo en el programa?
Para acceder al «Programa de especialización en Inteligencia Artificial», simplemente haz clic en el siguiente enlace «ACCEDER AL CURSO». El enlace te llevará directamente a la plataforma de educación virtual donde podrás acceder a una amplia gama de recursos educativos.
Una vez en la plataforma, para registrarse de manera gratuita, haga clic en «Inscribirse ahora» y luego elija «programa completo, Sin certificado». En esta modalidad tienes acceso a los videos, materiales del curso y foros de discusión.
Para obtener un certificado con valor curricular de forma gratuita, complete el formulario de ayuda económica; como alternativa, puede optar por pagarlo.
Los objetivos del proyecto son: * Aplicar el conocimiento adquirido durante el programa especializado a un dominio particular. * Implementar tecnología de IA con un propósito específico. * Comparar la solución desarrollada con existentes. * Reportar los resultados en un ensayo estructurado (máximo 10 páginas).
La especialización en Inteligencia Artificial de la UNAM en Coursera es una excelente oportunidad para aquellos interesados en adentrarse en el mundo de la IA y adquirir habilidades valiosas para enfrentar los retos del ámbito laboral.
Con este programa, podrás aplicar lo aprendido en tu entorno profesional y ser parte de la revolución tecnológica impulsada por la inteligencia artificial.